Já ouviu o termo Data Mining?

Antes de tudo, olá leitores do HL! Sou eu, a mulher do HL, MayogaX que vos fala. Não eu não sumi, não totalmente, e não, dessa vez não falarei sobre a Blizzard ou sobre a Nintendo. O que venho discutir então?

Já ouviu o termo Data Mining?

Pois é sobre ele que eu vou falar hoje.  Data Mining é a ciência, a arte, de pegar um monte de dados e tirar informações relevantes. Ficou na mesma?
Pense assim: um dado é um valor, uma parcela de informação. “Está chovendo”, “121” e “falso” são exemplos de dados. Eles te ajudam em alguma coisa? Não. E se eu juntar dados e combina-los? “Está chovendo em todo o país, mas no Rio de Janeiro está acontecendo desmoronamentos” esse é um exemplo de informação. Dados foram combinados, extraídos juntos, descobertos para levar alguma informação que seja útil. Talvez saber a situação do Rio de Janeiro não lhe seja de grande valor, as pode ser para outra pessoa talvez alguém que pretendia viajar para lá.
Fixando: usando de Data Mining você pega uma base de dados e procura padrões, uniões, informações relevantes dentre os dados.

Ah tá…isso é importante?

Vou te dar um exemplo: Uma empresa aposta em vender músicas por streaming. Mas deixar as músicas lá largadas não ia atrair algum cliente. Então ela criou um tipo de rede social para as pessoas participarem, e ocasionalmente comprarem as músicas. Mas ofertas de uma banda X iam para pessoas que não gostavam dela, o que fez com que essas pessoas saíssem da rede, e não comprassem.
E então ela resolveu mudar sua estratégia: guardava todos os dados que podia sobre os usuários, como as músicas que ouvia, as bandas favoritas, o que costumava comprar, o que os amigos ouviam também, e assim tinha um banco enorme com dados dos usuários. Mas dados soltos não levam a lugar nenhum, então eles começaram a maneirar, a peneirar os dados e achar padrões e estatísticas.
Sabendo que  uma boa parcela das pessoas que ouviam a banda X também gostavam da banda Y a empresa pode direcionar propagandas sobre a Y para as pessoas que apreciavam a X.
Mas esse é só um exemplo, não estou falando de uma empresa em especial, poderia ser uma empresa do setor automotivo, como costumam ser os exemplos dos professores nas universidades.
Essas informações então são usadas para Business Intelligence.

Então eu olho pros dados e já sei a informação e o que fazer com ela?

Não é tão simples. Professores-universitários-que-citam-exemplos-de-empresas-do-ramo-automotivo costumam lembrar que o fluxo de dados é enorme, e que podem guardar os dados durante anos e anos até começar a ter o suficiente para analisar.
Mas eu não vim aqui para te ensinar BI. Tanto porque não é a minha especialidade, mas o que eu vim te dizer é o uso dessa técnica para o mundo dos games.
Com BI você pode entender que pontos positivos e negativos tem se repetido nos jogos. Jogos que tinham X número de fase eram mais bem aceitos pelo público, ou os jogadores gastam em média Y horas em fases do tipo Z, e metade deles abandona o jogo depois, e outros dados estatísticos. Analisando os dados é possível descobrir onde aperfeiçoar e o que descartar.

Então pode ser que enquanto você estiver jogando seus dados passem por algum lugar ou sejam recolhidos.

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